BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 인공지능(AI) 기반 미디어 아트 작업에 필요한 유명한 생성형 AI 도구들을 소개한다. 최근 인공지능, 특히, 딥러닝 기술을 이용한 생성형 AI 등 유용한 프로그램이 많아지고 있다. 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등을 프롬프트만 입력해 인공지능이 생성해준다. 시간과 노력이 있으면 혼자서도 웬만한 SF 영화는 만들 수 있다. 이 중에 무료로 편리하게 사용할 수 있는 도구들을 중심으로 관련 자료를 소개한다.   ■ 강태욱 | 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   그림 1. How to make movie with AI(스크립트 생성 : ChatGPT, 이미지 생성 AI : Midjourney, 입모양 맞춤 : Eleven Labs, 동영상 생성 AI : D-ID)   스테이블 디퓨전과 컨트롤넷 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 원하는 이미지를 프롬프트로 잘 조정해 원하는 이미지를 얻는 딥러닝 기술이다. 컨트롤넷(ControlNet)은 스테이블 디퓨전에 스타일을 편리하게 조정할 수 있도록 한 기술이다. 이 도구는 생성형 AI의 핵심 기술로 사용된다. 실제로는 보통 콤피UI(ComfyUI)같이 편리하게 만든 프로그램을 이용한다. Stable Diffusion 다운로드 : github.com/CompVis/stable-diffusion ControlNet 다운로드 : github.com/lllyasviel/ControlNet Stable Diffusion Python Library : pypi.org/project/stable-diffusion-sdkit   그림 2   콤피UI 앞의 생성형 AI 기술을 편리하게 사용할 수 있는 UI를 제공하는 도구이다. 초등학생도 사용할 수 있을 만큼 간단하게 만들어져 있다. ComfyUI 다운로드 : github.com/comfyanonymous/ComfyUI#installing   챗GPT & 달리 전세계에 광풍을 불러온 챗GPT(ChatGPT)는 입력한 프롬프트에 사람처럼 대답하고, 검색하고, 요약하고, 글을 써준다. ChatGPT4는 멀티모달(텍스트 + 소리 + 이미지 등)을 제공하여 더욱 막강해질 예정이며(변호사, 의사 시험을 통과했다.) 트랜스포머라는 딥러닝 기술로 만들었다.(원천기술은 구글에서 만들었는데 아이러니하다.) 달리(Dall-E)는 이미지 생성 AI이다. 이들이 제공하는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 사용해 로봇을 제어하면, 영화 AI와 비슷한 로봇을 만들 수도 있다. GPT를 이용해 개발하려면 OpenAI 사이트에 가입한 후 기능 호출 API 키를 얻어야 한다. 링크 : platform.openai.com/account/api-keys   그림 3. 로봇 + 챗GPT   편리한 공짜 AI 미디어 아트 개발 도구 프로세싱 미디어 아트에서 프로세싱을 모르면 간첩일 정도로 유명하다. 자바 언어 기반으로 매우 다양한 라이브러리와 디버깅 가능한 편집기를 지원한다. 아두이노(Arduino) 임베디드 보드와 특히 호환성이 좋아, 유저 인터랙티브 키네틱 아트에 자주 사용된다. 딥러닝 라이브러리 지원도 빠르게 이뤄지고 있다. 다운로드 : processing.org/download 딥러닝 비전 라이브러리 : github.com/cansik/deep-vision-processing   그림 4   아두이노 마찬가지로, 미디어 아트 분야에서 아두이노를 모르면 간첩이다. 임베디드 보드로 센서 및 액추에이터와 연결할 수 있는 GPIO 포트를 지원하여, 간단한 환경 모니터링 장치부터 로봇까지 다양한 것을 만들 수 있다. 개발은 C 기반이다. 인스트럭터블 등 튜토리얼 웹사이트가 넘쳐나, 개발하기 편리하다. 현재 IoT, 딥러닝에 신경쓰고 있으며, 아두이노 나노 33 센스(Arduino Nano 33 Sense) 등에 텐서RT(TensorRT)와 같은 학습 모델, 다양한 IoT 예제를 사용할 수 있다. 다운로드 : www.arduino.cc/en/software 아두이노 나노 33 센스 문서 : docs.arduino.cc/tutorials/nano-33-ble-sense/get-started-with-machine-learning   ■ 기사의 상세 내용은 PDF로 제공됩니다.

송원석, 김랑기 공저 | 메카피아 | 24,000원   3D모델링+3D프린팅+IoT제어   본 교재는 2D설계, 3D모델링, 3D프린팅, IoT제어와 코딩, 제어원리 이해와 조립기술 등 기술적 융합교육에 활용 가능한 창의·융합인재교육 프로젝트 시리즈이다. 메이커를 꿈꾸는 모든 학습자들을 대상으로 3D모델링을 통해 기구설계를 학습하고, 3D프린터로 출력하여 형상을 제작하며, 전자 부품을 조립하고 코딩하여 제어과정을 통해 상상하는 것들을 현실화시키도록 프로젝트 중심으로 구성 하였다. 3D기구설계, 아두이노 코딩, 앱 제작 등의 기계와 전자 통신기술을 융합한 본 교재가 메이커 교육을 준비하는 모든 분께 도움이 되기를 바란다.

주승환 지음 / 2만 3000원 / 골든벨   이 책은 제어시스템 구축이 가능한 임베디드 소프트웨어와 하드웨어 제작 기술을 소개한다.  저자가 이 책을 저술한 목적은 "가장 쉬운 방법으로 아두이노 최상급으로 가기”라고 한다. 그리고 소프트웨어나 하드웨어 초보자 혹은 아두이노를 한두 번 접한 사람을 위해 썼다. 이를 위해 무엇이 필요할까? PC와 1만 원대 아두이노 하드웨어만 있으면 된다. PC만 있으면 추가 비용도 거의 들지 않는다. 이 책을 마스터하면 아두이노로 구글 스피커에서 음성 인식을 할 수 있는 장치와 구글 디바이스를 만들 수 있다. 또한 아두이노로 만든 장치를 아마존 알렉사 스피커에 연결해서 모든 명령을 음성으로 시킬 수 있다. 예컨대, 이런 구글 디바이스를 실생활에 쓰거나 만들어 팔 수도 있다.   

(1편에서 이어집니다.)   아트엔진을 활용한 머티리얼의 디지털화 플록의 머티리얼을 정확하게 표현하는 것이 가장 중요한 사항이었으므로 스캐닝 워크플로를 사용하여 수백 가지 의자 머티리얼의 디지털 트윈을 만들었다. 소프트웨어를 사용하여 머티리얼을 절차적으로 처음부터 생성하거나, 공개된 머티리얼 라이브러리에서 스캔본을 구입하는 대안도 있었다. 하지만 실물에 가장 가까운 결과물을 얻는 유일한 방법은 플록의 머티리얼을 직접 스캔하는 것이었다. 프로젝트 팀에서는 광도 양안법이라는 스캐닝 워크플로를 사용하기로 했는데, 이 기법을 사용하면 다양한 빛 조건에서 촬영한 여러 장의 사진을 사용하여 피사체의 표면 속성을 캡처할 수 있다. 광도 양안법을 사용하면 일반적인 평판 스캐너와 마찬가지로 알베도 데이터(색상)를 얻을 수 있으며, 여기에 더해 노멀(표면의 양각 패턴)과 때로는 반사성 및 조도에 관한 데이터도 추출할 수 있다. 이러한 데이터는 산업 표준 형식인 물리 기반 렌더링(PBR) 머티리얼을 만들 때 반드시 입력해야 하는 정보이다.   그림 5   디지털화해야 하는 머티리얼의 수가 많았으므로 프로세스를 최대한 자동화하고 일관되게 유지해야 했다. 포르테 디지털의 3D 아티스트인 Piotr Bieryt는 완전히 자동화된 커스텀 릭을 만들고 아트엔진을 사용하여 스캔본을 처리하기로 했다.   그림 6   레이저로 자른 합판과 3D 프린터로 제작한 구성물을 사용해 릭을 조립한 후, Bieryt는 변색과 빛 반사를 방지하기 위해 프로토타입의 내장을 검은 벨루어로 덮고 아래에서 조명을 비춰 투명함을 포착해내기 위해 하단에 검정색 탈착식 플레이트를 설치했다. 이 릭은 Arduino(아두이노)로 제어되도록 구성되었다. Bieryt는 60mm 매크로 렌즈를 장착한 Olympus 16 MP 미러리스 카메라(Micro Four Thirds 시스템)를 사용하여 플록 패브릭의 미세한 부분까지 캡처했으며, 정확한 화이트 밸런스와 컬러를 위해 RAW로 촬영했다. 색상 보정 후 아트엔진으로 작업을 시작했다. 아트엔진을 사용한 Bieryt의 일상적인 워크플로를 간략하게 소개하면 다음과 같다. <그림 7>의 예시 샘플은 플록 의자 중 하나에서 가져온 10x10cm 면적의 반투명 패브릭 견본이다. 머티리얼을 디지털화할 경우 투명성에는 추가적인 투명성 채널이 필요하기 때문에 문제가 복잡해진다. 이를 해결하기 위해 Bieryt는 패브릭을 두 번 스캔했는데, 한 번은 일반적인 표준 광도 양안법 캡처 과정과 같이 측면에서 빛을 비춰서 촬영하고, 또 한 번은 투명성을 캡처하기 위해 하단에서 빛을 비춰 촬영했다. 아트엔진으로 가져온 후 두 이미지 세트 각각을 Multi-Angle to Texture 노드에 연결하여 16개의 이미지를 세 가지 맵인 알베도, 노멀, 투명에 결합했다.   그림 7   그런 다음 알베도 및 노멀 맵 모두에 Gradient Removal(포토샵의 High Pass 필터와 유사)을 적용하여 눈에 띄는 그레디언트를 없애고 반복적인 타일 느낌을 개선했다.   그림 8   그림 9   Compose Material을 적용하여 세 개의 맵을 하나의 머티리얼로 병합한 후 Bieryt는 Pattern Unwarp로 패브릭의 자연스러운 왜곡을 수정했다. Bieryt는 “후처리에 드는 시간을 줄이기 위해 시간을 들여 스캔 전에 샘플을 잘 펴는 것이 좋다. 하지만 주름을 모두 제거할 수 없다면 아트엔진을 이용하여 사후에 효과적으로 수정할 수 있다”고 말했다.   그림 10   그 다음 Bieryt는 Crop을 사용해 펴진 텍스처의 일부분을 종횡비가 1:1인 프레임으로 설정했다.(그림 11의 노드 그래프 참고)   그림 11   다음은 Mutation Structure를 사용했다. 이 노드는 기본 패턴 구조는 그대로 유지하면서 AI로 반복되는 패턴을 인식해서 없애는 방식으로 타일링을 한층 더 개선해준다. Bieryt는 “Mutation Structure는 아트엔진이 펼치는 마법이다. 소프트웨어나 알고리즘과 씨름하는 대신, 스캐닝의 예술적인 측면에 더 집중할 수 있도록 만들어 준 아주 혁신적인 도구이다”라고 극찬했다.   그림 12   그림 13   월드 스케일 요소와 출력 크기 등 몇 가지 파라미터만 추가로 조정하여, 10x10cm로 스캔한 샘플보다 6배 크고, 눈에 띄는 타일링 아티팩트가 없으며, 고도로 정밀한 8K 텍스처를 얻을 수 있었다.   그림 14   마지막으로 Height Generation과 Roughness/Gloss Generation으로 높이 및 거칠기 맵과 최종 Compose Material을 만들어 모든 것을 쉽게 익스포트할 수 있도록 컴파일했다. <그림 16>은 최종 노드 그래프이다.   그림 15   그림 16   색상만 다른 머티리얼의 경우에는 한 번만 스캔했으며, Blender Cycles에서 동일한 패브릭의 다양한 색상을 만들고 머티리얼을 3D 의자 모델에 적용한 다음 최종 렌더링을 진행했다.   그림 17   모든 것을 하나로 새로운 프로젝트가 시작된 지 얼마 지나지 않아 플록은 가시적인 결과를 확인할 수 있었다. 국가별 온라인 결제가 출시되면서 회사의 웹 트래픽이 크게 증가했다. 딜러와 고객의 만족도가 높아졌으며 브랜드 충성도와 평판도 함께 상승했다. 또한 수동 주문 처리에 따르는 오버헤드 비용도 줄어들었다. 고객용 웹사이트인 ‘Flokk.com’을 살펴보면 개선 사항이 가장 잘 구현되어 있는 것을 확인할 수 있다. 사용자는 관심 있는 의자를 선택한 후 거의 모든 요소를 커스터마이징할 수 있으며, 원하는 구성을 다양한 거리와 각도에서 확인할 수 있고, 온라인 주문을 결정하기 전에 특정 기능을 변경하는 데 따르는 비용을 파악할 수도 있다.   그림 18   그림 19   플록은 국가별 웹사이트에서 지속적으로 셀프 서비스 기능을 확장하고 영업 팀과 고객을 위한 새로운 도구를 배포하는 등 프로젝트는 여전히 진행 중이다. 일례로, 현재의 이니셔티브 중 하나는 매장에서도 플록 제품을 손쉽게 찾고 주문할 수 있도록 전 세계 쇼룸에 비치된 iPad에 ‘쇼룸 모드’ 앱을 설치하여 컨피규레이터를 활용할 수 있도록 하는 것이다. 이번 작업은 온라인을 더 편하게 여기는 고객들의 변화하는 선호도에 적응하며, 웹 또는 앱을 통해 구매할 수 있게 만드는 방식으로 고객 경험에 투자하는 것이 얼마나 중요한지에 대해 회사 전체에 제시했다. 플록은 특히 전체적인 사용자 경험에 대한 투자가 적은 가구 제조업과 같은 산업에서 경쟁력을 갖추게 되었다. 향후 투자 결정에 있어서도 고객 경험을 가장 우선순위에 두기로 결정함으로써, 플록은 미래의 성공을 위해 지속 가능한 경쟁력을 갖게 되었다.   그림 20

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 IoT용으로 개발된 아두이노 나노 33 BLE보드(Arduino Nano 33 BLE 보드)와 TinyML 기반 딥러닝 활용 방법에 대해 소개한다. 아두이노 마이크로 컨트롤러는 20달러의 저가 단일칩 독립형 컴퓨터이다. 웨어러블, 드론, 3D 프린터, 장난감, 스마트 플러그, 전기 스쿠터, 세탁기와 같은 장치에 내장된 컴퓨터로, 이러한 장치를 인터넷으로 연결하면 사물인터넷이 된다.   ■ 강태욱 | 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 Engineering digest와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 이메일 | laputa99999@gmail.com 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 홈페이지 | https://sites.google.com/site/bimprinciple 팟캐스트 | http://www.facebook.com/groups/digestpodcast   아두이노 커뮤니티는 TensorFlow Lite Micro를 새롭게 개발된 아두이노 나노 33 BLE 센스 보드(Arduino Nano 33 BLE Sense 보드)에 도입했다. 이를 사용하면 다양한 딥러닝 기계학습 애플리케이션을 손가락 만한 아두이노 임베디드 보드에서 실행할 수 있다. 아두이노에 사용하는 보드는 64MHz에서 실행되는 Arm Cortex-M4 마이크로 컨트롤러가 있으며 1MB 플래시 메모리와 256KB RAM이 있다. 아두이노 나노 33 BLE 센스 보드는 손가락 길이보다 작다. 이번 호에서는 아두이노 나노 33 센스 보드를 이용한 딥러닝 처리 방법을 간단히 이야기한다.   1. 아두이노와 TinyML 기계학습(ML : Machine Learning)에는 신경망 모델을 마이크로 컨트롤러와 같은 메모리 제약이 있는 장치에서 실행할 때 사용할 수 있는 기술이 있다. 핵심 단계 중 하나는 부동 소수점을 8비트 정수로 변환해 양자화하는 것이다. 이를 통해 딥러닝 계산을 더 빠르게 실행할 수 있다. 이런 임베디드 컴퓨터에서 기계학습을 처리하는 방법 중 하나가 TinyML이다. TinyML은 텐서플로우로 학습된 모델을 경량화해 메모리 크기가 작은 아두이노와 같은 소형 임베디드 컴퓨터에서 실행할 수 있도록 도와준다.   그림 1   TinyML은 떠오르는 분야이다. 수십억 개의 마이크로 컨트롤러가 모든 종류의 장소에서 다양한 센서와 결합되어 창의적이고 가치있는 TinyML 애플리케이션을 만들 수 있다. 다음 링크를 방문하면, TinyML 커뮤니티 글, 기술, 내용 및 예제를 확인할 수 있다. ■ TinyML community : https://tinyml.org/home/  

PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2020 (3)     ‘PLM 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2020’이 9월 16일~17일 이틀 동안 진행되었다. 코로나19의 영향에 따라 온라인으로 진행된 올해 PLM 컨퍼런스에서는 ‘뉴 노멀 시대의 스마트 제조 플랫폼과 혁신 기술을 주제’로 뉴 노멀(new normal) 시대를 준비하기 위한 PLM의 변화 및 4차 산업혁명의 디지털 기술을 중심으로 최신의 트렌드와 제조산업의 대응 전략 및 적용사례 등이 소개되었다. ■ 정수진 편집장    같이 보기: [포커스] 뉴 노멀 시대 디지털 제조 혁신의 길을 짚다   9월 16일 기조연설에서 서울대학교 안성훈 교수는 ‘언택트 시대의 적정 스마트 제조’를 주제로 코로나19로 인한 언택트 환경에 대응해야 하는 제조 분야에서 적정기술의 요소를 반영한 스마트 제조의 가능성에 대해 소개했다. ‘적정기술’이란 개발도상국이나 취약지역에서 작은 규모와 낮은 비용으로 적용할 수 있는 친환경 기술을 가리킨다. 하루 1~2달러로 생활하는 사람들도 쉽게 활용할 수 있는 기술을 목표로 하는데, 안성훈 교수는 “코로나19로 언택트 시대가 다가오면서 적정기술의 재정의가 시도되고 있다”고 전했다. 의료 기술 스타트업인 사이벨은 무선통신이나 소프트 센서 등을 활용해 산모와 영아의 건강상태를 모니터링하는 비용을 7만원에서 120원으로 줄였는데, 이 기술은 코로나19 감염증의 증상을 모니터링하는 데에도 응용할 수 있다. 기존에 적정기술의 정의 중 하나인 ‘저비용의 노동집약적인’ 기술은 아니지만, 활용 비용을 크게 낮추었다는 점에서 적정기술로 볼 수 있다는 것이 안성훈 교수의 설명이다.   ▲ 서울대학교 안성훈 교수는 “적정기술을 활용해 중소 제조기업의 스마트 제조에 대한 부담을 덜 수 있는 ‘적정 스마트 공장’을 고민할 필요가 있다”고 전했다.   이런 관점에서 안성훈 교수는 적정 기술을 활용한 ‘적정 스마트 공장’의 구현 방안에 대해서도 소개했다. 스마트 공장의 주요한 목적은 장비 운용과 제품 생산 상황을 파악하고 효율을 높이는 것이다. 그런데, 일반적으로 알려진 스마트 공장의 다양한 요소기술을 활용하려면 많은 예산이 필요하다. 국내 중소기업들이 스마트 공장의 필요성에 대해서는 공감하면서도 투자 비용에 대한 부담을 느끼는 것이 현실이기도 하다. 적정 스마트 공장은 센서, 소프트 로봇, 적정 IoT나 스몰 데이터 등의 기술을 부담이 적은 가격으로 구매해 쉽게 적용할 수 있어 이런 문제에 대해 돌파구를 제시할 수 있다. 예를 들어, 나노입자 적층 공정으로 만든 고감도/다기능의 플렉서블 센서나 형상기억합금의 모듈화 설계를 적용한 소프트 로봇을 활용하면 기존 상용 제품보다 낮은 비용으로 빠르게 공정을 스마트화할 수 있다.  특히, 인도네시아 의류 공장의 적정 IoT 도입 사례에서는 전기 콘센트에 아두이노 센서를 결합했다. 센서로 5000대 정도 되는 재봉틀의 전기 사용 패턴을 분석하고, 이 패턴을 머신러닝으로 통계 분석하면 공장의 작업 현황을 파악할 수 있다. 이 데이터는 인터넷으로 전송되어 한국에 있는 본사에서도 모니터링이 가능하다.

한국CDE학회가 8월 18~19일 ‘2020 하계학술대회’를 진행했다. 코로나19의 확산에 따라 오프라인과 온라인으로 동시에 진행된 이번 학술대회에서는 전세계적으로 급변하는 환경 변화에 대응하고 사회적 가치를 높일 수 있는 제품 설계 및 제조 기술뿐 아니라 변화를 바라보는 근본적인 시각까지 폭넓은 시야를 얻을 수 있는 기회가 마련되었다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국CDE학회의 이번 학술대회는 오프라인과 온라인으로 동시에 진행되었다.   한국CDE학회장인 경희대학교 김인한 교수는 “코로나19의 여파에 따라 이번 학술대회는 처음으로 온.오프라인에서 동시에 진행하게 되었다. 어려운 상황이지만 긍정적인 변화를 시도한다는 측면에서 의미 있는 자리라고 생각하며, 앞으로도 닥쳐 올 변화에 학회가 잘 대비할 수 있도록 노력할 것”이라고 전했다. 이번 하계학술대회에서는 2편의 기조연설을 포함해 10개 세션에서 54편의 논문이 발표된 기획 세션과 43편의 포스터 논문이 발표된 포스터 세션이 진행되었다. 또한, 6개의 튜토리얼 세션 및 가헌학술상 논문 발표와 시상, 연구윤리 워크숍 등 다양한 내용이 선보였다.   ▲ 한국CDE학회 김인한 회장은 “이번 학술대회는 코로나19에 대응하기 위한 긍정적인 변화를 추구했다”고 소개했다.   기조연설에서는 서울대학교 기계공학부의 안성훈 교수와 경희대학교 후마니타스칼리지 전중환 교수가 과학기술의 혜택을 더 많은 사람이 누릴 수 있는 방법과 글로벌 팬데믹 이후의 변화에 대해 짚어보는 기회가 마련되었다.   적정기술, 지속 가능한 제품 개발과 제조의 기반 서울대학교 안성훈 교수는 ‘적정기술을 고려한 설계: 공학에 적용한 예’라는 주제로 기조연설을 진행했다. 적정기술(appropriate technology)은 일반적으로 개발도상국에서 쓰이는 상대적으로 낮은 수준의 기술을 가리킨다. 규모가 작고 비용이 적게 들거나 노동집약적 또는 친환경성을 가진 것이 특징이고, 구매 가능성과 지속 가능성도 중요하다. 고비용의 첨단기술과 달리 하루 소득이 1달러 이하인 저소득 인구가 사용할 수 있도록 하며 물, 에너지, 위생, 환경, 주거, 교육 등 다양한 문제를 해결하는데 초점을 맞추고 있다. 안성훈 교수는 “서울대학교에서는 2011년부터 사회 봉사와 제품 개발 교육의 용도로 적정기술을 탐구하기 시작했다. 이외에도 학생들이 제품 개발에 관한 아이디어를 내고 교수가 코칭하는 적정기술 관련 DFM(Design for Manufacturing) 교육을 여러 대학에서 진행하고 있다”고 소개했다. 안성훈 교수는 적정기술과 관련된 다양한 개발 사례를 소개했다. 여기에는 소수력/태양광/풍력 발전기와 LED 조명 및 전력 저장을 위한 배터리 등으로 이뤄진 네팔 고산지대의 오프 그리드 발전 시스템, 오토바이의 발전기로 작동하는 냉장고와 2G 네트워크를 활용한 백신 전달 모니터링 시스템, 전기 없이 트램펄린으로 작동하는 치과용 드릴 등이 있다.  특히 안성훈 교수가 소개한 ‘아두이노 기반의 스마트 공장’은 인공지능이나 로봇 등 고사양의 기술이나 비싼 장비가 아니어도 제조산업을 개선할 수 있는 적정기술 사례로 눈여겨볼 만하다. 아두이노는 오픈소스 기반의 마이크로 컨트롤러 보드로, 시중에서 구입할 수 있는 보드의 가격이 대부분 100달러를 넘지 않는다.  4000~5000명 규모의 인도네시아의 봉제 공장에서 일어나는 진행상황을 한국에서 파악하기 위해 전기콘센트에 이 아두이노 보드를 결합하고 통신 기능을 넣었는데, 이를 통해 재봉틀을 사용할 때 일어나는 전기 신호의 패턴을 분석하면 옷을 몇 벌 만드는지를 통계적으로 파악할 수 있다. 전력 사용 데이터를 인터넷을 통해 한국으로 전송하면 현지 공장의 제조 상황이나 생산량을 파악하는데 걸리는 지연 시간이 5분에 불과하다. 그리고 이 데이터는 생산 라인을 최적화하는 데에도 쓰일 수 있다.    ▲ 서울대학교 안성훈 교수는 지속 가능성에 초점을 맞춘 적정기술의 가치와 사례를 소개했다.   코로나19 시대를 바라보는 진화론적 관점 제시 경희대학교 전중환 교수는 ‘코로나 19 팬데믹 시대와 인간 본성’이라는 주제의 기조연설에서 전세계를 뒤덮고 있는 코로나19 시대에 효과적으로 대처하기 위한 인류의 진화상을 짚었다. 세균이나 바이러스가 전염병의 원인이라는 과학적 지식을 알기 전에도 인류는 전염병을 막기 위한 노력을 본능에 가깝게 기울여 왔다. 전염병은 인류 역사에서 가장 심각한 사망 원인이었다. 14세기에 유행한 흑사병은 유럽 인구의 1/3을 죽였고, 최근의 코로나19를 보더라도 현대까지 전염병은 인류에게 큰 위협이 되고 있음을 알 수 있다. 전중환 교수는 “동물의 사체나 배설물, 부패한 음식 등을 멀리 하고 혐오를 느끼는 것은 병원체가 잠복한 대상을 피하게 만들고 전염병의 감염 가능성을 낮추기 위해 감정이 진화한 결과이며, 인간의 감정이 공학적으로 디자인되어 있다는 것을 보여준다”고 설명했다. 한편, 인류는 550만년 전 침팬지와 공통 조상에서 갈라져 나온 후에도 오랜 기간 소규모 집단에서 수렵 채집 생활을 지속했다. 인류 진화의 역사에 비춰보면 농업사회와 산업사회를 이룬 것은 극히 짧은 기간의 일이다. 전중환 교수는 “인류의 생존 본능과 지식 중에는 여전히 수렵 채집 생활에 기반한 것이 대부분이다. 생존과 번식에 영향을 끼치는 문제를 풀기 위한 인류의 심리적인 적응 도구는 먼 과거의 문제를 잘 풀게끔 만들어진 해결책”이라고 짚었다. 이러한 주장에 따르면, 인구가 밀집된 현대의 도시 환경은 진화론적으로 볼 때 인류에게 여전히 낮설다. 대면 접촉에서 비언어적인 커뮤니케이션 정보를 얻고 재난 환경에서 스트레스를 받을 때 사회적 접촉을 더 갈망하게끔 진화한 인류에게 사회적 거리두기 등 비대면을 강조하는 지금의 상황은 일시적인 대응이고, 인간의 본성이나 사회 구조의 근본적인 변화를 일으키기는 쉽지 않다는 뜻이 된다. 최근 ‘포스트 코로나’ 시대가 완전히 새로운 세상이 될 것이라는 전망도 나오고 있는데, 전중환 교수는 “재난의 한 가운데서 부정적 요인에 따른 효과를 과장해서 예측하는 경향은 위험을 회피하는데 유리하기 때문”이라면서, “선진국을 시작으로 감염병에 의한 전세계적 피해 규모는 계속 줄어들고 있다. 코로나19 역시 마찬가지이며, 백신이 보급되면 이전의 일상으로 돌아갈 수 있을 것”이라고 전망했다.    ▲ 경희대학교 전중환 교수는 인류의 진화 역사에서 전염병을 막기 위한 본능의 진화를 짚었다.   설계/제조 분야의 다양한 기술 연구 및 개발 내용 소개 이번 한국CDE학회 하계학술대회의 기획 세션에서는 다음과 같은 주제로 다양한 연구 논문이 발표되었다.  개방형 개인화 제조서비스 개방형 BIM 기반의 건축설계 적법성 평가 자동화 기술 및 응용기술 개발 개방형 BIM 기반의 기존 건축물 유지관리 기반기술 개발 디지털 트윈 가시화와 5G 구현 방법론 디지털 트윈 가시화와 5G 구현 사례 이미지 도면 인식 기술 중소형 플랜트 형상관리 시스템 개발 사례 친환경, 스마트선박 R&D 전문인력 양성사업 산학협력 IT 통합 건축설계 구현을 위한 개방형 BIM 표준 플랫폼 구축 및 응용 기술개발 또한, 튜토리얼 세션에서는 ‘3D 프린팅 산업과 신뢰성 공학’, ‘드론 매핑에 대한 이해’, ‘인공지능 Modern CNN 및 전이학습 소개’, ‘언택트 시대의 AR/VR 트렌드’, ‘이미지 생성 및 변환 기술’, ‘비정형 커튼월 구현을 위한 Digital Fabrication과 3D Printing의 활용 사례’ 등의 내용이 소개되었으며, 연구윤리 워크숍에서는 ‘연구자가 가장 궁금해 하는 연구윤리의 주요 이슈’를 논의했다. 한편, 이번 학술대회에서는 JCDE(Journal of Computational Design and Engineering)에 등재된 ‘On condition based maintenance policy(홍익대학교 전홍배 교수, 조선대학교 신종호 교수)’가 가헌학술상을 수상했다. 이 논문은 예지보전 기법 중 하나인 CBM(Condition Based Maintenance)의 개념과 절차, 국제 표준화 활동 등을 소개했다.     기사 내용은 PDF로도 볼 수 있습니다.

PTC는 디지털 트랜스포메이션 연구소 ‘PTC 리얼리티 랩(PTC Reality Lab)’을 통해  ‘뷰포리아 스페이셜 툴박스(Vuforia Spatial Toolbox)’ 플랫폼을 론칭했다고 밝혔다. 뷰포리아 스페이셜 툴박스는 개발자들이 공간 컴퓨팅(spatial computing)에 대한 프로젝트를 완전히 새로운 방식으로 만들고 혁신하며 도전 과제를 해결할 수 있도록 지원하는 오픈소스 플랫폼이다. 산업용 사물인터넷(IIoT) 및 공간 컴퓨팅을 통한 혁신에 관심이 있는 산업 종사자 및 학술 연구원 등 누구든 자유롭게 참여하여 기계 장비 시제품을 제작하거나, 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 위한 최신 공간 AR 및 IoT 사용 사례를 개발할 수 있다.      새롭게 공개된 혁신적인 공간 컴퓨팅 플랫폼을 통해 전세계 다양한 조직에서는 복잡한 제조 환경의 운영을 개선하고, 즉각적인(on-the-fly) 프로그래밍으로 IoT 연결 기기를 보다 간편하고 직관적으로 제어할 수 있다. 또한 로봇 운영 및 제어에 직관적인 UI를 사용하는 한편 직관적인 HMI(사람-머신 인터페이스)를 빠르게 구축함으로써, 인간과 기계의 상호작용을 향상시키고 디지털 세계와 물리적인 스크린을 효과적으로 융합할 수 있다. 뷰포리아 AR 제품 포트폴리오에 가장 최근에 추가된 ‘뷰포리아 스페이셜 툴박스’는 기존의 상용 뷰포리아 제품을 보완하기 위해 설계됐다. 사전 구성 UI/UX 요소, 공간 프로그래밍 서비스, 직관적인 UI 앱, 간소화된 IoT 연결이 지원되는 AR 및 공간 컴퓨팅 프로토타입 작업 환경과 ‘뷰포리아 스페이셜 에지 서버(Vuforia Spatial Edge Server)’ 등 2가지의 구성요소가 합쳐진 시스템이다. 오픈소스 환경으로 물리적인 세계와 디지털 세계의 융합을 보다 심층적으로 탐구하고, 혁신의 범위를 확장하는데 기여한다. 한편 PTC는 코로나-19로 재택 근무 중인 사용자들이 새로운 ‘뷰포리아 스페이셜 툴박스’를 활용할 수 있도록 기본 하드웨어 인터페이스 애드-온을 제공한다. 사용자들은 뷰포리아 엣지 서버를 통해 아두이노(Arduino) 프로젝트, 어린이 레고 부스트(LEGO BOOST), 레고 에듀케이션 위두 2.0(LEGO Education WeDo 2.0) 세트, 필립스 휴(Philips Hue) 스마트 조명 시스템에 연결할 수 있다. PTC의 증강현실 부문 수석부사장이자 GM인 마이크 캠벨(Mike Campbell)은 “AR을 통해 커넥티드 머신의 프로그래밍과 제어를 민주화할 수 있다는 사실은 수많은 개발자, 혁신가, 연구원들의 공통된 의견이다. 그들이 필요로 하는 것은 혁신적인 차세대 AR 툴의 프로토타입 과정에서 발생하는 개발 부담을 완화할 수 있는 솔루션이다. 공간적인 상호 작용을 위한 툴 및 엔터페이스를 개발하고, 사물들이 서로 연결된 세상을 프로그래밍하기 원하는 사람들을 지원하기 이러한 플랫폼을 마련하게 됐다”고 말했다.

대기업이 스마트 공장 구현을 본격화하고 있지만, 중견/중소기업에서는 높은 관심에 비해 도입은 다소 더딘 상황이다. 수 많은 신기술과 개념이 쏟아지는 가운데 어떤 기술을 선택해 어떻게 구현해야 할지에 대한 어려움이 있고, 구축 비용에 대한 부담도 크기 때문이다. 지난 3월 4일 서울대학교에서 열린 ‘적정 스마트 팩토리 포럼’에서는 중소 규모, 소규모 제조기업을 위한 스마트 공장 기술에 대한 연구와 적용 방안 등의 소개와 함께 현장의 목소리를 듣는 자리가 마련되었다. ■ 정수진 편집장    우리 정부의 스마트 공장 정책은 중소/중견기업의 스마트 공장 구축을 지원하는데에 초점을 맞추고 있다. 2018년 12월에는 ‘스마트 제조혁신으로 중소기업 제조강국을 실현’한다는 전략 기조를 발표하고, 2020년까지 3만 개의 스마트 공장을 구축하겠다고 밝힌 바 있다. 특히 10인 이하 소기업의 스마트 공장 저변을 넓히고자 소기업 대상의 지원 규모를 늘리고 있다. 반면, 스마트 공장을 위한 고도의 기술을 중소 규모 및 소규모 기업에서 도입하는데 대한 부담도 적지 않은 상황이다. 기업 상황에 맞는 기술을 선택하고 도입/활용하기까지 비용과 인력 등의 자원을 투자할 만한 여력이 대기업만큼 충분치 못한 점이 그 배경으로 꼽힌다. 필요한 기술만 쉽게 구현하는 적정기술 개념을 스마트 공장에 접목 ‘적정 스마트 공장’이라는 개념은 적정기술과 스마트 공장을 결합한 것이다. 적정기술(Appropriate Technology)이란 문화, 정치, 환경 요소를 고려해 적은 자원으로 유연하게 적용하고 쉽게 유지할 수 있는 기술을 가리킨다. 개발도상국이나 취약계층에서 쓸 수 있도록 현지 적응력을 갖고 친환경적으로 적용 가능하며 지속가능한 것이 적정기술이다. 적정 스마트 공장을 위한 기술은 복잡한 최첨단의 기술일 필요가 없다. 서울대학교 기계항공공학부의 안성훈 교수는 “너무 많지도 적지도 않고 꼭 필요한(Essential) 기능을 중견/중소기업에서 구매할 수 있는(Affordable) 가격으로 제공하고, 쉽게(Simple) 적용할 수 있는 기술 및 기존에 사용하고 있는 장비나 센서와 호환성(Interoperable)을 갖추는 것이 적정 스마트 공장을 위한 기술의 중요 요소”라고 짚었다. ▲ 서울대학교 안성훈 교수는 ‘적정 스마트 공장’의 개념과 함께 서울대학교의 연구 내용을 소개했다. 이러한 관점에서 서울대학교는 다양한 적정 스마트 공장 기술을 연구 중이다. 그 예로는 ▲저가의 고감도 센서 및 비전 기반 센서로 구형 장비를 IoT화하는 장비 모니터링 기술 ▲아두이노(Arduino) 등 저가의 칩을 기반으로 장비 상태를 모니터링할 수 있는 사물인터넷(IoT) 통신 기술 ▲단순한 구조를 갖춰 쉽게 조립하고 간단히 제어할 수 있는 소프트 로봇(Soft Robot) ▲현장에서 수집한 IoT 데이터를 말단에서 간단히 전처리해 빅데이터 비용을 아끼는 스몰 데이터 처리 기술 등이 있다. 안성훈 교수는 “중소기업을 위한 한국형 적정 스마트 공장은 저가의 센서로 데이터 수집부터 시작해 데이터 기반의 제조/관리 지식을 쌓는 것에서 출발할 수 있다. 또한, 최적의 공정/라인 파라미터를 확보함으로써 공정 모델 및 디지털 트윈으로 발전하고, 적정한 공정에 자동화 및 로봇을 적용하고 향후 플랫폼화 및 모듈화로 여러 공정에 확산하는 방식으로 구축할 수 있을 것”이라고 전했다. 산업과 기업 상황에 맞는 스마트 공장 구축 방법 고민 이러한 적정 스마트 공장은 초기 구축 비용을 낮출 수 있고, 빠른 시도를 통해 시행착오를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 포럼에서는 적정 스마트 공장을 위한 클라우드 IoT 플랫폼, 에너지 저감, 빅데이터 기반의 산업정보예측 등 솔루션 기술이 소개되었고, 자동차 부품 산업과 의류/봉제 산업의 스마트 공장 구축 사례가 발표되었다. 또한, 패널토의를 통해 중소기업 중심의 적정 스마트 공장이 나아갈 방향에 대한 의견 교류도 이뤄졌다. ▲ 태림산업의 오경진 부사장은 “더 많은 데이터를 빠르게 수집하고 이를 효율적인 의사결정에 반영하는데 스마트 공장의 중심을 두었다”고 소개했다. 자동차 부품을 개발하는 태림산업의 오경진 부사장은 “산업과 기업의 규모에 따라 스마트 공장의 방향성을 선택하고, 사업의 지속가능성과 시장성에 따라 기술/투자 계획을 세울 필요가 있다”고 짚었다. 자동차 부품 산업에서는 유연성보다는 기존 프로세스의 효율을 극대화하는 것이 더 중요하기 때문에, 태림산업은 더 많은 데이터를 빠르게 수집하고, 이를 바탕으로 의사결정의 효율을 높이는 쪽으로 스마트 공장의 방향을 설정했다. 자동화가 아니라 데이터에 스마트 공장의 무게중심을 놓은 것이다. 데이터를 수집하는데 그치지 않고 공정의 낭비 요소를 파악 및 개선하는데 활용하고자 했다. ▲ 호전신업의 이재원 상무는 의류산업의 스마트 공장은 생산성과 유연성을 확보하는 것이 중요하다고 전했다. 의류 제조업체인 호전실업의 이재원 상무는 의류/봉제산업에서는 생산성 못지 않게 유연성도 중요하다고 전했다. 의류 시장에서는 패스트 패션(fast fashion) 시장이 성장하고 있다. 자라(ZARA)의 경우 고객의 니즈를 반영한 신상품을 만들고 매장에서 시판하는데 25일밖에 걸리지 않는 체계를 갖추었다. 아마존(Amazon)은 온디맨드 제조에 관한 특허를 내고 패션 산업에서 입지를 넓혀나가고 있다. 이재원 상무는 “의류 산업은 노동집약적 성격이 여전히 강하고, 제조 공장의 양극화가 진행되고 있다. 호전실업은 생산성과 함께 유연성을 갖출 수 있는 스마트 공장을 목표로 삼고 있다”고 전했다. 적정 스마트 공장의 활성화 방향 모색 패널토의에서는 향후 적정 스마트 공장의 연구와 기술 개발 방향에 대한 논의가 이뤄졌고, 질의응답을 통해 현장의 의견을 공유하는 기회도 마련되었다. 한국스마트제조산업협회 이규봉 부회장은 “중소기업이 벤치마킹할 수 있는 적정 스마트 팩토리 데모 공장을 구축하는 것도 필요할 것 같다”고 밝혔다. 스마트 공장과 관련한 기술은 매우 다양한데, 이 모든 기술이 중소기업에 필요한 것은 아니다. 업종, 생산방식, 지역 등 환경에 따라 필요한 기술을 조합해야 하는데, 이 과정에서 벤치마킹할 수 있는 적정 스마트 공장의 모델이 필요하다는 것이다. 서울대학교 공과대학의 차국헌 학장은 “스마트 공장은 4차 산업혁명의 중요한 화두이며, 적정기술은 상황에 맞는 기술을 유연하게 적용하는 것이다. 이 두 단어의 조합은 우리 실정에 맞는 스마트 공장에 대한 고민으로 이어진다”면서, “4차 산업혁명 시대에 제조업 부흥을 위한 돌파구로서 스마트 공장에 대한 공감대가 이루어져 있다. 앞으로 스마트 공장 기술을 우리에게 맞도록 어떻게 적용할 것인가에 관심을 가져야 할 것”이라고 전했다. ▲ 패널 토의     기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

우리 정부의 스마트 공장 정책은 중소/중견기업의 스마트 공장 구축을 지원하는데에 초점을 맞추고 있다. 2018년 12월에는 '스마트 제조혁신으로 중소기업 제조강국을 실현'한다는 전략 기조를 발표하고, 2020년까지 3만 개의 스마트 공장을 구축하겠다고 밝힌 바 있다. 특히 10인 이하 소기업의 스마트 공장 저변을 넓히고자 소기업 대상의 지원 규모를 늘리고 있다. 반면, 스마트 공장을 위한 고도의 기술을 중소 규모 및 소규모 기업에서 도입하는데 대한 부담도 적지 않은 상황이다. 기업 상황에 맞는 기술을 선택하고 도입/활용하기까지 비용과 인력 등의 자원을 투자할 만한 여력이 대기업만큼 충분치 못하기 때문이다. 3월 4일 서울대학교에서 열린 '적정 스마트 팩토리 포럼'에서는 중소 규모, 소규모 제조기업을 위한 스마트 공장 기술에 대한 연구와 적용 방안 등의 소개와 함께 현장의 목소리를 듣는 자리가 마련되었다.     '적정 스마트 공장'이라는 개념은 적정기술과 스마트 공장을 결합한 것이다. 적정기술이란 문화, 정치, 환경 요소를 고려해 적은 자원으로 유연하게 적용하고 쉽게 유지할 수 있는 기술을 가리킨다.  적정 스마트 공장을 위한 기술은 복잡한 최첨단의 기술일 필요가 없다. 서울대학교에서 연구 중인 적정 스마트 공장 기술의 예로는 저가의 고감도 센서 및 비전 기반의 장비 모니터링 기술, 아두이노(Arduino)를 활용한 사물인터넷(IoT) 통신 기술, 쉽게 조립하고 간단히 제어할 수 있는 소프트 로봇(Soft Robot), 현장에서 수집한 IoT 데이터를 간단히 전처리해 빅데이터 비용을 아끼는 스몰 데이터 처리 기술 등이 있다. 서울대학교 기계항공공학부의 안성훈 교수는 중소기업을 위한 적정 스마트 공장은 "꼭 필요한 기능을 갖추되 쉽고 저비용으로 구축할 수 있어야 한다"고 짚으면서, "한국형 적정 스마트 공장은 저가의 센서로 데이터 수집부터 시작해 최적의 공정/라인 파라미터를 확보하고, 적정한 공정에 자동화 및 로봇을 적용하는 방식으로 구축할 수 있을 것"이라고 전했다.     이러한 적정 스마트 공장은 초기 구축 비용을 낮출 수 있고, 빠른 시도를 통해 시행착오를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 이번 포럼에서는 적정 스마트 공장을 위한 클라우드 IoT 플랫폼, 에너지 저감, 빅데이터 기반의 산업정보예측 등 솔루션 기술이 소개되었고, 자동차 부품 산업과 의류/봉제 산업의 스마트 공장 구축 사례가 발표되었다. 또한, 패널토의를 통해 중소기업 중심의 적정 스마트 공장이 나아갈 방향에 대한 의견 교류도 이뤄졌다. 서울대학교 공과대학의 차국헌 학장은 "스마트 공장은 4차 산업혁명의 중요한 화두이며, 적정기술은 상황에 맞는 기술을 유연하게 적용하는 것이다. 이 두 단어의 조합은 우리 실정에 맞는 스마트 공장에 대한 고민으로 이어진다"면서, "4차 산업혁명 시대 맞아 제조업 부흥을 위한 돌파구로서 스마트 공장에 대한 공감대가 이루어져 있다. 앞으로 스마트 공장 기술을 우리에게 맞도록 어떻게 적용할 것인가에 관심을 가져야 할 것"이라고 전했다.